概述
目前我认为我在一个LSTM模型中经历了一个系统性的偏差,在预测值和地面真实值之间。从现在开始,最好的方法是什么?在
模型架构,以及预测和地面真实值如下所示。这是一个回归问题,目标的历史数据加上其他5个相关特征X用于预测目标{}。当前输入序列n_input的长度为256,其中输出序列{}是一个。简化后,前256个点用于预测下一个目标值。在
X已规范化。用均方误差作为损失函数。使用具有余弦退火学习率的Adam作为优化器(min_lr=1e-7,max_lr=6e-2)。在_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
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cu_dnnlstm_8 (CuDNNLSTM) (None, 256) 270336
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batch_normalization_11 (Batc (None, 256) 1024
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最后
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